8개 규칙과 5차원 척도로 AI 고유 패턴을 제거한 Markdown 기반 Skill 설계

Context

LLM 생성 텍스트의 정형화된 패턴으로 인한 낮은 가독성과 AI 특유의 문체 발생. 기존의 사후 탐지 방식으로는 실시간 생성 과정의 일관성 있는 품질 제어가 어려움.

Technical Solution

• Generation-time Prevention: 사후 탐지가 아닌 시스템 프롬프트를 통한 생성 단계의 패턴 차단 구조 설계
• Rule-based Decomposition: 모호한 AI 문체를 8가지 구체적 카테고리로 분해하여 명시적 수정 지침 제공
• 5-Dimension Scoring Rubric: 주관적 품질 판단을 정량적 수치(50점 만점)로 변환하여 35점 미만 시 재작성 유도
• Zero-code Integration: Markdown 기반의 Skill 파일 형태로 설계하여 Claude Code 등 다양한 LLM 환경에 즉시 주입 가능한 범용성 확보
• Contextual Mapping: 단순 단어 치환이 아닌 능동태 전환 및 구체적 상황 제시를 통한 문장 구조의 근본적 변경 유도